Implementación de IA: Aspectos clave según 3 clientes de Google Cloud

Por qué la adopción de IA sigue siendo lenta

Puede resultar sorprendente que, según la Encuesta de IA de Devoteam, solo el 60 % de los encuestados afirme utilizar IA en su negocio. [Fuente: avance de los resultados de la Encuesta de IA de Devoteam] Esto plantea una pregunta: ¿por qué? ¿Por qué existe una brecha tan grande entre el potencial de la IA y su implementación real en las organizaciones? En un reciente webinar de Google Cloud, expertos de distintas empresas, como Strawberry, Cegid y Lampenlicht, analizaron cómo implementar la IA en los negocios.

¿Cuáles son los aspectos clave para una implementación exitosa de IA?

Antes de empezar, es importante recordar que una adopción exitosa de IA requiere más que solo tecnología. Es fundamental contar con una estrategia que abarque a las personas, los procesos y una cultura de apoyo.

• Personas: Fomentar una cultura de innovación y garantizar que los empleados cuenten con las habilidades y la formación necesarias.
• Procesos: Adaptar y optimizar los procesos para integrar la IA de manera efectiva.
• Tecnología: Invertir en una infraestructura de datos sólida, medidas de seguridad y herramientas de IA confiables.

Cómo implementar IA en los negocios

Teniendo en cuenta las personas, los procesos y la tecnología, aquí tienes 5 claves para implementar IA de manera efectiva en los negocios y lograr un crecimiento significativo:

1. Identificar desafíos y oportunidades de negocio

Antes de iniciar el camino hacia la IA, es fundamental identificar los desafíos específicos o las oportunidades en las que la IA pueda aportar un valor real. Algunas preguntas clave para empezar:

• ¿Cuáles son los puntos críticos en nuestros procesos actuales?
• ¿Dónde detectamos cuellos de botella o ineficiencias?
• ¿Existen áreas en las que podamos aprovechar los datos para obtener información y mejorar la toma de decisiones?

Por ejemplo:

Lampenlicht tenía un equipo de marketing reducido, pero necesitaba escalar la producción de contenido para un amplio mercado europeo, superando desafíos de localización.nd reduce translation costs. Also, the procurement team was looking for solutions to become more efficient. 

Strawberry, una cadena hotelera escandinava, enfrentaba desafíos con sistemas heredados, rotación de empleados y la necesidad de optimizar la formación. Esto los llevó a explorar casos de uso de IA para simplificar el aprendizaje y hacer la información más accesible.

Cegid gestionaba un alto volumen de tickets de soporte relacionados con el uso de sus productos y buscaba ofrecer atención 24/7. Su objetivo era pasar de un enfoque basado en llamadas de soporte a un modelo de autoservicio.

2. Construir una base de datos sólida

Aunque la IA generativa ha reducido la necesidad de conjuntos de datos altamente curados, una base de datos sólida sigue siendo fundamental para un buen rendimiento. ¿Por qué? Porque los modelos de IA dependen en gran medida de la calidad de los datos. Para una implementación exitosa de IA, es clave:

• Calidad de los datos: Garantizar precisión, integridad y coherencia en los datos.
• Gobernanza de datos: Definir procedimientos claros para la recopilación, almacenamiento y gestión de datos. Descubre más sobre la importancia de la gobernanza de datos en la transformación con IA.
• Seguridad y cumplimiento: Implementar controles de seguridad y cumplir con normativas como el GDPR.

Lampenlicht logró implementar soluciones de IA con éxito al migrar a Google Cloud, creando un entorno flexible para el desarrollo de IA y estableciendo un sólido flujo de datos.

3. Desarrollar vs. Comprar: seleccionar la solución de IA adecuada

Una vez identificados los desafíos del negocio y establecida una base de datos sólida, es momento de explorar las posibles soluciones de IA. Aquí surge la decisión entre desarrollar internamente o comprar soluciones ya existentes.

• Desarrollar (Build): Crear soluciones de IA a medida ofrece mayor control, pero requiere conocimientos especializados y recursos significativos. Cegid exploró ambas opciones en un proyecto piloto y concluyó que el enfoque de desarrollo propio era necesario para aprovechar realmente el potencial de la IA.
• Comprar (Buy): Utilizar plataformas y herramientas de IA existentes puede ser una opción más rápida y rentable, aunque con menor personalización. Strawberry, por ejemplo, colaboró con Devoteam para desarrollar su chatbot de IA, aprovechando plataformas como Dialogflow CX y Langchain. Sin embargo, las soluciones preconfiguradas pueden no ser suficientes para la mejora continua que exige la IA.

4. Asegurar la aceptación de los usuarios

La implementación de IA suele implicar cambios en los flujos de trabajo y hábitos de los usuarios. Para garantizar una adopción exitosa, es clave centrarse en:

• Adaptarse a los usuarios: Integrar las herramientas de IA en los flujos de trabajo y plataformas que ya utilizan. Strawberry, por ejemplo, integró su chatbot en Google Chat para facilitar el acceso y lo conectó con Google Drive y sus sistemas de gestión de tickets.
• Experiencia del usuario: Diseñar aplicaciones de IA con un enfoque en la usabilidad. ¿Has considerado la importancia del tono y la personalidad de tu chatbot? Strawberry optó por un tono descarado y divertido para aumentar la interacción.
• Comunicar los beneficios de la IA: Explicar las ventajas de la IA y ofrecer formación y soporte adecuados. Por ejemplo, enseñar a los usuarios a interactuar con la IA mediante lenguaje natural en lugar de depender de palabras clave.

5. Fomentar la mejora continua y la iteración

La implementación de IA es un proceso iterativo que requiere ajustes y mejoras constantes. Es fundamental supervisar y evaluar regularmente los sistemas de IA, recopilar feedback de los usuarios y realizar las adaptaciones necesarias.

• Cegid destacó la importancia de adoptar una mentalidad de mejora continua. Su equipo tuvo que cambiar la percepción de la IA, pasando de verla como una simple adquisición tecnológica a entenderla como un sistema que necesita entrenamiento y ajustes constantes.
• También subrayaron la necesidad de expectativas realistas: la IA no es “mágica”. Para obtener buenos resultados, se requiere tiempo y esfuerzo, y el enfoque debe ser de mejora continua en lugar de esperar una solución perfecta desde el inicio.

Por ejemplo, Cegid comenzó entrenando su modelo de IA con las 137 preguntas más frecuentes, logrando un 85 % de respuestas correctas. Sin embargo, al ampliar el modelo a 5000 preguntas reales, la tasa de acierto cayó al 19 %. Gracias a dos semanas de mejoras, lograron recuperar el 85 % de precisión.

Ejemplos reales de implementación de IA

• Strawberry: Su chatbot de IA, Scout, redujo el volumen de tickets de soporte y mejoró el acceso a la información.
• Cegid: Su agente virtual mejoró la calidad y eficiencia del soporte al cliente.
• Lampenlicht: La generación de contenido impulsada por IA aumentó la producción de contenido y el engagement con los clientes.

Tendencias y direcciones futuras en IA

¿Cómo evolucionará la IA en el futuro? Google está centrado en mejorar los modelos de IA, las capacidades multimodales y las funcionalidades para la explicabilidad, el monitoreo y la seguridad.

• Avances en IA generativa: Los modelos de IA generativa son cada vez más potentes, abriendo nuevas posibilidades para las empresas.
• IA multimodal: Sistemas capaces de procesar y generar información en múltiples formatos y modalidades.
• IA explicable: Garantizar la transparencia y comprensión de las decisiones de la IA.
• IA responsable: Abordar preocupaciones sobre privacidad de datos, sesgos y ética.

Lampenlicht visualiza un futuro en el que cada departamento tenga su propio agente de IA. Strawberry planea conectar su IA con más sistemas de cumplimiento y gestión. Cegid anticipa la aparición de nuevos roles, como arquitectos conversacionales, a medida que la IA se integre más en los procesos de negocio. Esto también implicará la capacitación de agentes humanos para gestionar tareas más complejas, mientras que la IA se encarga de las consultas más básicas.

La implementación de soluciones de IA puede transformar tu negocio, pero requiere un enfoque estratégico y un compromiso con la mejora continua.

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